火山引擎谭待：大模型的超低定价，来自对技术的信心

　　“降价的基本逻辑是**#，我们有信心用技术手段降低成本@%%*，市场也需要更低价的大模型#**。”

　　5月15日*#，字节跳动豆包大模型在火山引擎原动力大会上正式发布%#@*%。火山引擎总裁谭待在接受媒体采访时#*#@%，谈到了大模型的定价策略*%#。

　　豆包大模型的超低价格引发行业震动##@*。据悉%@%*@，豆包主力模型的推理输入价格只有0.0008元/千Tokens*%%，比行业便宜99.3%%%%*。对此%%%*，谭待坦言@*，“降价是用技术优化成本来实现的#*#@@。如果只是补贴%###，用亏损换收入是不可持续的%*%*，火山引擎不会走这条路**%%@。”

　　据介绍%@，大模型推理成本的优化@%，技术上有很多手段*%#。首先是模型本身##，模型结构、训练方法都可以持续改进*#@%，包括业界很关注的MoE(混合专家模型)#@，就是优化推理成本很好的解决方案%#@。

　　其次是工程上的优化#@。大模型的调用量越大@%，优化推理成本的空间也越大%*@。以前的模型都是单机推理@##，大模型用的是分布式推理#%#。所以如果能把各种各样的底层算力用得更好@#*#@，推理成本就会大大降低***。

　　谭待进一步解释说*%，豆包大模型平均每天处理1200亿Tokens文本、生成3000万张图片*@***，这里有不同的负载*#*%*，可以把不同任务混合在一起@@#，互相错峰@#*#*，通过智能调度把它们的利用率都跑得很高#@@，就能极大地提升资源利用率*%*@%，实现整体成本的优化%@%%。

　　另外以字节内部业务为例#*，飞书的主要流量高峰在工作时间@##*，抖音在下班后休闲时间的流量更高%##**，这些不同业务的大模型推理@@*@@，也能根据业务特点错峰使用#%%，就可以降低成本%@@*@。

　　对于“大模型开始价格战”的说法@#@%，谭待认为#@%#*，大模型市场仍在发展初期#%*#，远远没到激烈竞争的阶段@#*。“池塘有多大@**#%，鱼就有多大@%#%，现在整个池塘还在培养的过程*@@%。”

　　“一个人现在创业##，如果要花1万块钱调用大模型@%##，可能会觉得有点贵*##@。我们把价格降到1%都不到*#*#*，100块钱就能用起来@@，他的想法也就更容易尝试%@#%。”谭待表示#%，企业的AI转型充满不确定性%#，试错成本要尽量低@%，才能更快更多地实现大模型的应用落地#*%@，从而让整个行业受益#*@##。